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Diplomado modular

Agricultura digital - Energía, control y automatización en Biosistemas

Fechas realización

Módulo 1 - Agosto 29 a Septiembre 20
Módulo 2 - Septiembre 26 a Octubre 18
Módulo 3 - Octubre 24 a Noviembre 15
Módulo 4 - Noviembre 21 a Diciembre 13

Intensidad
Módulo - 32 horas
Ciclo - 128 horas

Horario clases

Viernes - 5:00pm a 8:00pm
Sábados - 8:00am a 1:00pm

Inversión

$ 3.600.000 - Ciclo completo

Actividad vigente

Esta actividad está abierta para inscribirse, cursar y certificarse

Presentación

La agricultura digital representa una revolución agrícola al utilizar tecnologías de información y comunicación para optimizar la producción. Aborda aspectos como la variabilidad espacial, el monitoreo en tiempo real y la gestión avanzada de datos agrícolas. En respuesta a la creciente demanda de alimentos y la necesidad de gestión eficiente de recursos, el diplomado en agricultura digital capacita en técnicas avanzadas y sostenibles para profesionales, destacando la importancia de la eficiencia y la sostenibilidad en la producción agrícola y pecuaria del siglo XXI.

Información de la actividad

El diplomado está dirigido a:

  1. Veterinarios y zootecnistas.
  2. Ingenieros agrónomos y agrícolas.
  3. Profesionales de diferentes áreas de la agroindustria interesados en la producción sostenible.
Capacitar a profesionales y expertos en las técnicas avanzadas de agricultura digital, enfocadas en el uso efectivo de herramientas de tecnologías de la información, comunicación y automatización (TIC) para optimizar la producción agrícola, con el proposito de preparar a los participantes para enfrentar los desafíos actuales y futuros de la agricultura, incluyendo la variabilidad espacial, el monitoreo en tiempo real, el manejo avanzado de datos agrícolas y la aplicación precisa de insumos, promoviendo así la seguridad alimentaria y la sostenibilidad ambiental en el siglo XXI.

  1. Desarrollar habilidades técnicas en el manejo de tecnologías de la información, comunicación y automatización (TIC) aplicadas a la agricultura digital, centrándose en la comprensión y aplicación práctica de sistemas para la optimización de la producción y la gestión eficiente de recursos agrícolas.
  2. Capacitar a los participantes en el análisis y interpretación de datos agrícolas avanzados, haciendo hincapié en la variabilidad espacial en los campos y el monitoreo en tiempo real de cultivos.
  3. Fomentar la aplicación precisa y variable de insumos agrícolas a través de estrategias basadas en tecnologías digitales.
El Diplomado se basa en una metodología mixta que integra clases teóricas y aplicaciones prácticas, respaldadas por instructores expertos en bioclimática y ambientes controlados para la producción animal. A través de cuatro módulos, los participantes adquieren conocimientos mediante el uso de herramientas y software especializados. Esta experiencia de aprendizaje se ofrece en modalidad semipresencial, aprovechando herramientas tecnológicas para facilitar la interacción y el acceso a recursos, brindando una formación completa y actualizada en el campo.
Cada uno de los módulos del programa ofrece certificación expedida por la Facultad de Ingeniería Sede Bogotá, cuando el estudiante apruebe con una nota mínima los exámenes o talleres en el desarrollo de la metodología.

 Un estudiante puede recibir dos (2) tipos de certificaciones:

- Certificado de curso corto: Se recibe al culminar satisfactoriamente cada uno de los módulos.
- Certificado de Diplomado: Se recibe al culminar satisfactoriamente los 4 módulos del ciclo. Lo ideal es que se curse el ciclo en un único semestre; aún así, un participante podrá completar los módulos con hasta 1 año desde el último módulo inscrito.

Módulo 1
Agricultura digital

Objetivos de aprendizaje

Capacitar a los estudiantes para comprender y aplicar de manera efectiva los principios y aplicaciones fundamentales de la agricultura digital mediante el uso de tecnologías de la información y comunicación:

  1. Desarrollar la capacidad del estudiante para comprender a fondo los principios y aplicaciones fundamentales de la agricultura digital, con énfasis en el uso de tecnologías de la información y comunicación.
  2. Capacitar a los participantes en la aplicación de conocimientos sólidos para abordar efectivamente la variabilidad espacial en la agricultura, mejorando la toma de decisiones relacionadas con la gestión agrícola.
  3. Instruir a los estudiantes en el manejo y aplicación práctica de sensores y dispositivos especializados en la agricultura digital, fortaleciendo sus habilidades en la gestión eficiente de cultivos.
  4. Preparar a los estudiantes para evaluar de manera experta la rentabilidad y sostenibilidad en la agricultura digital, dotándolos de las herramientas necesarias para tomar decisiones informadas y promover prácticas agrícolas eficientes y sostenibles en la era digital.

Introducción a la agricultura digital

  1. Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) Aplicadas a la Agricultura.
  2. Gestión Eficiente de Cultivos.

Agricultura basada en datos

  1. Recopilación y Gestión de Datos Precisos.
  2. Integración de Tecnologías de Sensores y Dispositivos.
  3. Técnicas de Análisis de Datos Agrícolas.
  4. Aplicación Práctica de Datos en la Gestión de Cultivos.

Dispositivos móviles, terrestres y aplicaciones

  1. Integración de Tecnologías en la Gestión de Cultivos.
  2. Monitoreo y Mantenimiento de Dispositivos.
  3. Aplicaciones Diseñadas para Gestión Agrícola.
  4. Manejo Práctico de Dispositivos Avanzados.

Geomática en Agricultura

  1. Teledetección en Agricultura.
  2. Principios de Sistemas de Información Geográfica (SIG).
  3. Posicionamiento Global (GPS) en Agricultura.
  4. Aplicaciones Prácticas del SIG en la agricultura.

Gestión de datos agrícolas y seguridad de la información

  1. Almacenamiento y Organización de Datos Agrícolas.
  2. Análisis y Interpretación de Datos Agrícolas.
  3. Implementación Práctica de Soluciones de Gestión de Datos.
  4. Protocolos de Seguridad de Datos Agrícolas.

Evaluación de la rentabilidad y sostenibilidad en la agricultura digital

  1. Principios Financieros en la Agricultura Digital.
  2. Técnicas de Análisis Económico en la Agricultura.
  3. Evaluación de la Eficiencia Operativa.
  4. Evaluación del Impacto Ecológico.

Introducción al Machine Learning

  1. Lenguajes de programación.
  2. Herramientas básicas del Machine Learning.
  3. Aplicaciones del Machine Learning en la Agricultura digital.

Módulo 2
Sensores, procesamiento de datos e interpretación agropecuaria

Objetivos de aprendizaje

Capacitar al estudiante para comprender y utilizar diversos sensores y herramientas avanzadas en la captura de datos, con el propósito de gestionar eficientemente recursos y productos en unidades productivas agropecuarias:

  1. Desarrollar la capacidad del estudiante para identificar y clasificar los diversos sensores utilizados en actividades agropecuarias, comprendiendo sus funciones específicas y aplicaciones.
  2. Capacitar a los participantes en la aplicación práctica de herramientas avanzadas asociadas con los sensores, permitiéndoles capturar datos de manera efectiva para la gestión eficiente de recursos en la unidad productiva.
  3. Desarrollar la habilidad de los estudiantes para evaluar críticamente los datos obtenidos mediante sensores, facilitando la toma de decisiones informadas en la gestión de recursos y productos agropecuarios.

Tipos y clasificación de sensores para capturar agro-datos: fijos, móviles terrestres, aéreos y satelitales

  1. Principios de funcionamiento de sensores.
  2. Sensores fijos en agricultura.
  3. Sensores móviles terrestres.
  4. Sensores aéreos y drones en agricultura.

Recolección de datos terrestres con sensores móviles (“on-the-go”), fijos (“IoT”) y captura de imágenes (RGB, multiespectral y termográficas) mediante plataformas aéreas no tripuladas o drones

  1. Sensores móviles "On-the-Go" en agricultura.
  2. Sensores fijos y IoT en agricultura.
  3. Captura de Imágenes en espectros RGB y multiespectral.
  4. Análisis e interpretación de datos capturados.

Sensores, instrumentación y análisis para el control y gestión del riego

  1. Tipos de sensores para la medición de humedad del suelo.
  2. Sensores de condiciones atmosféricas en la gestión del riego.
  3. Sensores para la medición de las necesidades hídricas de los cultivos.
  4. Análisis de datos para la toma de decisiones en la gestión del riego.
  5. Optimización del riego en función de las variables analizadas.

Sensores, instrumentación y análisis para el manejo de la fertilización de los cultivos

  1. Tipos de sensores para la medición de nutrientes.
  2. Uso de sistemas de información geográfica (SIG) en la fertilización precisa.
  3. Optimización de la fertilización y reducción de residuos.

Análisis espacial, zonificación y generación de mapas de prescripción siembra, riegos y tratamientos fitosanitarios

  1. Herramientas de análisis espacial.
  2. Zonificación en agricultura.
  3. Generación de mapas de prescripción para siembra.
  4. Optimización de riegos mediante zonificación.

Módulo 3
Pedometría digital

Objetivos de aprendizaje

Capacitar a los estudiantes para realizar un uso efectivo de tecnologías avanzadas, como el mapeo digital y la percepción remota, integradas con técnicas de modelamiento y cartografía.:

  1. Proporcionar a los estudiantes habilidades sólidas en técnicas de mapeo digital, incluyendo el uso de software y herramientas específicas para recopilación y procesamiento de datos geoespaciales.
  2. Capacitar a los estudiantes en el uso efectivo de técnicas de percepción remota, permitiéndoles comprender e interpretar datos geoespaciales para analizar patrones y variabilidades en los suelos.
  3. Enseñar a los estudiantes a aplicar modelos matemáticos y técnicas de cartografía para analizar la variabilidad espacial del suelo.

Introducción a la pedometría digital

  1. Propiedades relevantes del suelo.
  2. Evolución histórica de la pedometría.
  3. La digitalización y la pedometría.

Fundamentos de cartografía

  1. Principios cartográficos.
  2. Proyecciones cartográficas.
  3. Uso de sistemas de coordenadas en pedometría digital.
  4. Proyecciones en pedometría digital.

Recopilación de Datos Espaciales

  1. Métodos tradicionales de recopilación de datos de suelos.
  2. Uso de tecnología GPS en la recopilación de datos geoespaciales.
  3. Sensores remotos en la recopilación de datos geoespaciales.
  4. Integración de datos recopilados.

Modelamiento de suelos

  1. Recolección y preparación de datos de entrada.
  2. Modelos estadísticos en la predicción de propiedades del suelo.
  3. Validación de modelos.
  4. Calibración de modelos.

Técnicas de visualización

  1. Representación gráfica de datos pedométricos.
  2. Creación de mapas temáticos.
  3. Visualización 3D y modelos tridimensionales.
  4. Visualización de series temporales.

Análisis espacial en pedometría

  1. Métodos de análisis de variabilidad espacial.
  2. Interpolación espacial de datos de suelos.
  3. Mapas de variabilidad espacial.
  4. Detección de patrones y tendencias geoespaciales.

Validación y evaluación de resultados

  1. Calidad de los datos pedométricos
  2. Métodos de validación de modelos
  3. Comparación con mediciones de campo
  4. Comparación con datos de referencia externos
  5. Estimación de incertidumbre.

Módulo 4
Agricultura de precisión

Objetivos de aprendizaje

Capacitar al estudiante para implementar estrategias avanzadas de gestión agrícola mediante la agricultura de precisión. El programa se centrará en el aprovechamiento de tecnología y datos para optimizar rendimientos, reducir costos y mejorar la sostenibilidad en la producción de alimentos y cultivos. Abordará georreferenciación, monitoreo de salud de plantas, gestión de aplicación precisa de insumos agrícolas y modelos predictivos para facilitar decisiones informadas en la agricultura:

  1. Capacitar al estudiante en los principios y prácticas de la agricultura de precisión, permitiéndole comprender y aplicar estrategias avanzadas para optimizar rendimientos y reducir costos en la producción agrícola.
  2. Desarrollar habilidades tecnológicas en el estudiante, centrándose en la georreferenciación, para que pueda utilizar eficientemente herramientas y datos para mejorar la toma de decisiones en la gestión agrícola.
  3. Capacitar al estudiante en la aplicación de modelos predictivos, proporcionándole las habilidades necesarias para tomar decisiones informadas en tiempo real y gestionar la aplicación variable y precisa de insumos agrícolas para mejorar la sostenibilidad en la producción de alimentos y cultivos.

Introducción a la agricultura de precisión

  1. Definición y alcance de la agricultura digital.
  2. Evolución histórica de la tecnología agrícola.
  3. Tecnologías y tendencias de la agricultura de precisión en la agricultura.
  4. Beneficios e importancia de la tecnología en la agricultura.

Maquinaria agrícola de precisión

  1. Tecnologías de posicionamiento y georreferenciación.
  2. Sensores y monitoreo de cultivos.
  3. Aplicación variable de insumos.
  4. Modelos predictivos y análisis estadístico.
  5. Sostenibilidad y agricultura de precisión.

Monitoreo de cultivos y salud de las plantas

  1. Conceptos fundamentales de variabilidad espacial y su aplicación en SIG.
  2. Técnicas de mapeo de variabilidad espacial.
  3. Evaluación de la variabilidad en suelos.
  4. Variabilidad en cultivos y condiciones climáticas.
  5. Toma de decisiones basada en datos espaciales.

Ciencia de datos aplicada a la agricultura

  1. Fundamentos de ciencias de datos agrícolas.
  2. Gestión y análisis de datos agrícolas.
  3. Modelos predictivos en agricultura.

Drones para la agricultura

  1. Introducción a los Drones Agrícolas.
  2. Principios de Vuelo y Operación.
  3. Sensores y Equipamiento Especializado.
  4. Monitoreo de Salud de Cultivos.
  5. Gestión de la Aplicación de Insumos Agrícolas.

Gestión de la Aplicación Variable y precisa de Insumos Agrícolas

  1. Toma de decisiones basada en datos agrícolas.
  2. Gestión de riego y fertilización.
  3. Control de plagas y enfermedades.
  4. Seguimiento de cultivos y salud de las plantas.
  5. Automatización en la gestión de cultivos.
  6. Integración de datos de sensores y tecnología.

Modelado Predictivo en Agricultura de Precisión

  1. Selección de características.
  2. Preprocesamiento de datos en agricultura.
  3. Modelos de regresión y clasificación.
  4. Validación cruzada en contexto agrícola.
  5. Optimización de hiperparámetros.
  6. Interpretación de modelos agrícolas.

Equipo docente

Andrés Felipe Rodríguez Vásquez
Ingeniero Agrícola

Ingeniero agrícola, M.Sc en Geomática., PhD(c), egresado de la Universidad Nacional de Colombia, con de 19 años de experiencia profesional relacionada con desarrollo y aplicacion de la geomatica enfocada a las ciencia de suelos. Cuenta con más de 10 años de experiencia docente. Actualmente se desempeña como docente en el Departamento de Ingeniería Civil y Agrícola apoyando asignaturas en áreas de suelos agrícolas, pedometría y mecanización.

Christian Jose Mendoza Castiblanco
Ingeniero Agrícola

Ingeniero Agrícola, egresado de la Universidad Nacional de Colombia, con Maestría y Doctorado de la Universidad de Sao Paulo, Brasil, con mas de 12 años de experiencia en docencia universitaria, centro de investigación y empresa privada del sector agrícola. Con experiencia docente en la universidades nacionales e internacionales, actualmente como docente del programa de ingeniería agrícola en áreas de mecanización agrícola, sistemas de riego y agricultura digital de la Universidad Nacional de Colombia desde el 2020 hasta la actualidad.

Jesús Hernán Camacho Tamayo
Ingeniero Agrícola

Ingeniero agrícola, M.Sc., PhD(c), egresado de la Universidad Nacional de Colombia, con más de 25 años de experiencia profesional relacionada con la mecanización y máquinas agrícolas, agricultura digital y ciencia de datos en la agricultura enfocada a la gestión de proyectos agropecuarios, cuenta con 20 años de experiencia docente. Líder y parte del equipo fundador del grupo de investigación Ingeniería de Biosistemas (INBIO), actualmente se desempeña como docente en el Departamento de Ingeniería Civil y Agrícola apoyando asignaturas en áreas de suelos agrícolas, pedometría y mecanización, de igual forma se desempeña como Vicedecano Académico en la Universidad Nacional de Colombia.

César Andrés Cortés Bello
Ingeniero Agrícola

Ingeniero agrícola con maestría en ingeniería agricola. Experiencia profesional de alrededor de 15 años, en gestión de riesgo, estimación de amenazas y vulnerabilidades, clima y cambio climático, modelación de cultivos, agroclima, evaluación de tierras y estadisticas para diferentes sistemas productivos a nivel nacional. Experiencia en liderazgo de proyectos y docencia a nivel de pregrado y posgrado en programas del sector agropecuario. Publicaciones en temáticas de modelación de cultivos, variabilidad espacial y leyenda de usos agropecuarios, principalmente.

0
Ediciones ofertadas al público
0
Participantes capacitados
0
Horas de capacitaciónimpartidas

Opiniones de nuestros estudiantes

“La disponibilidad de certificación, la disponibilidad de un docente real en vez de clases de videos me parecen un plus importante. Y, claro, el renombre de la Universidad Nacional de Colombia.”
Miguel Barreto
"El profesor tiene buenos conocimientos en el tema y sabe explicar. Lo único es el tiempo que no ayuda para ver todos los temas y tener tiempo de responder preguntas qué hacemos los estudiantes."
Cesar Puentes
"En caso de ser un curso avanzado (Seria ideal datastudio - es muy parecido a power BI)"
Yesid
"Me gustó el curso, el docente y el precio."
Mayra Camacho
"Son bien estructurados los cursos y muy cumplidos."
Nelson Salamanca

Tabla de valores de la actividad

Los descuentos NO son acumulables entre sí. Se aplica sólo un (1) descuento, siendo más benéfico para el usuario.
-
Tarifa programa completo$ 3'600.000

Hasta Agosto 08 de 2025

-
Tarifa plena$ 900.000

Módulo 1 - Hasta Agosto 08 de 2025
Módulo 2 - Hasta Septiembre 26 de 2025
Módulo 3 - Hasta Octubre 24 de 2025
Módulo 4 - Hasta Noviembre 11 de 2025

Módulo 1

Módulo 2

Módulo 3

Módulo 4

-5%
Pronto pago$ 855.000

Módulo 1 - Hasta Agosto 08 de 2025
Módulo 2 - Hasta Septiembre 05 de 2025
Módulo 3 - Hasta Octubre 03 de 2025
Módulo 4 - Hasta Octubre 31 de 2025

Módulo 1

Módulo 2

Módulo 3

Módulo 4

-10%
Pronto pago$ 810.000

Módulo 1 - Hasta Julio 29 de 2025
Módulo 2 - Hasta Agosto 26 de 2025
Módulo 3 - Hasta Septiembre 24 de 2025
Módulo 4 - Hasta Octubre 21 de 2025

Módulo 1

Módulo 2

Módulo 3

Módulo 4

-10%
Grupos (4 o más personas)$ 810.000
Grupos de 4 o más personas a través de un único comprobante de pago
-10%
Hijos$ 810.000
Grupos de 4 o más personas a través de un único comprobante de pago
-10%
Sisbén y vulnerables$ 810.000
Personas de niveles 1 y 2 de Sisben, población en situación de discapacidad y desplazados inscritos en el registro de población desplazada
-10%
Otras Universidades$ 810.000
A estudiantes activos (pregrado y posgrado) de cualquier otra universidad
-15%
Múltiples actividades$ 765.000
A personas que realicen 3 o más cursos o diplomados al año en la UNAL.
-20%
Rol UNAL$ 720.000
A egresados, profesores, investigadores, funcionarios, pensionados y contratistas UNAL
-20%
Convenios$ 720.000
A personas que se inscriban en el marco de alianzas para el desarrollo de la actividad
-30%
Estudiantes de posgrado UNAL$ 630.000
A estudiantes activos de posgrado UNAL
-50%
Estudiantes Pregrado UNAL$ 450.000
A estudiantes activos UNAL de pregrado UNAL

Tabla de valores

-5%
Tarifa plena
$1'120.000

Módulo 1 - Hasta Agosto 08 de 2025
Módulo 2 - Hasta Septiembre 26 de 2025
Módulo 3 - Hasta Octubre 24 de 2025
Módulo 4 - Hasta Noviembre 11 de 2025

-5%
Pronto pago
$810.000
Módulo 1 - Hasta Julio 29 de 2025
Módulo 2 - Hasta Agosto 26 de 2025
Módulo 3 - Hasta Septiembre 24 de 2025
Módulo 4 - Hasta Octubre 21 de 2025
-10%
Pronto pago II
$1'008.000
Hasta 09 de Enero 2024
-10%
Grupos (4 o más personas)
$810.000
A egresados, profesores, investigadores, funcionarios, pensionados y contratistas UNAL
-10%
Hijos
$810.000
Grupos de 4 o más personas a través de un único comprobante de pago
-10%
Sisbén y vulnerables
$810.000
Personas de niveles 1 y 2 de Sisben, población en situación de discapacidad y desplazados inscritos en el registro de población desplazada
-10%
Otras Universidades
$810.000
A estudiantes activos (pregrado y posgrado) de cualquier otra universidad
-15%
Múltiples actividades
$765.000
A personas que realicen 3 o más cursos o diplomados al año en la UNAL.
-20%
Rol UNAL
$720.000
A egresados, profesores, investigadores, funcionarios, pensionados y contratistas UNAL
-20%
Convenios
$720.000
A personas que se inscriban en el marco de alianzas para el desarrollo de la actividad
-30%
Estudiantes de posgrado UNAL
$630.000
A estudiantes activos de posgrado UNAL
-30%
Estudiantes Pregrado UNAL
$450.000
A estudiantes activos UNAL de pregrado UNAL

Procedimiento para la asignación de cupo

Registro

Registro

Debe registrar sus datos personales en el portal de información HERMES: www.hermes.unal.edu.co
Pago

Pago

Consignación Banco Popular, transferencia bancaria, PSE (débito) o tarjeta de crédito (VISA)
Guía de pagos
Legalización

Legalización

Enviar al correo: documento de identidad (cédula) y soporte pago. Si aplica, soporte de descuento.
Correo: uec_fibog@unal.edu.co 

Preguntas frecuentes

¿Quién puede participar en los cursos y diplomados?
Nuestra misión como Universidad Nacional de Colombia en su línea de extensión es capacitar y actualizar a la comunidad en general, con ello NO hay pre requisitos administrativos para que una persona pueda inscribirse, cursar o certificarse en cualquiera de nuestras actividades:

En resumen:
1) NO es necesario ser Ingeniero
2) NO es necesario técnico, tecnólogo o profesional
3) NO es necesario pertenecer a la UN